【摘 要】
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由于不同仪器传递函数的差异,会出现同物不同谱,同谱不同物等现象,因此在旧仪器建好的模型不能被新仪器上采集的数据集直接共享使用.传统方法是在新仪器上采集大量数据重新建模,此过程费时费力,导致光谱的模型利用率低.针对这些问题,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)架构建模,完成从源域到目标域跨仪器的模型迁移研究.实验中m5spee光谱仪采集的样本选用CNN构建网络,将其作为预训练模型,使用迁移训练进行微调,保留原模型卷积层的关键参数,连接新的全连接层,能够使原模型
【机 构】
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中北大学信息与通信工程学院山西省光电信息与仪器工程技术研究中心 太原030051
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由于不同仪器传递函数的差异,会出现同物不同谱,同谱不同物等现象,因此在旧仪器建好的模型不能被新仪器上采集的数据集直接共享使用.传统方法是在新仪器上采集大量数据重新建模,此过程费时费力,导致光谱的模型利用率低.针对这些问题,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)架构建模,完成从源域到目标域跨仪器的模型迁移研究.实验中m5spee光谱仪采集的样本选用CNN构建网络,将其作为预训练模型,使用迁移训练进行微调,保留原模型卷积层的关键参数,连接新的全连接层,能够使原模型在m6spec光谱仪上的小样本中适用.通过数据对比显示经过迁移学习后的模型性能大大提高,其回归预测模型的相关系数R2可达93％,均方误差(RMSE)为0.17813.实验结果表明,迁移学习可以提高模型的共享利用率,有效地缓解不同模型间的失效问题.
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